найти трюфели, нанять свиней
Когда свинья улавливает запах, обратите внимание - иначе кто-то другой может опередить вас до трюфеля.
Не существует волшебного алгоритма, который мог бы сказать:
«Цена Акции А будет ровно X долларов через Y минут».
Однако новые достижения в области биологического машинного обучения или «Третья волна ИИ» могут сказать:
«Существует X% шанс, что цена вырастет как минимум на Y долларов в следующие Z минут» .
Когда X ›50, этой информации достаточно, чтобы получить неплохую прибыль. И технология, лежащая в основе этого, потрясающая, так что мне абсолютно необходимо было в ней углубиться.
AI - жесткая конкуренция
Проприетарные торговые алгоритмы уже давно используются крупными фирмами с Уолл-стрит. Они, как правило, вытесняют внутридневных трейдеров и могут превзойти конкурентов с платформами высокочастотной торговли, которые обмениваются за микросекунды.
Но в такой конкурентной среде всегда есть рыба побольше.
Я верю, что сети иерархической временной памяти - неконтролируемые корковые алгоритмы - скоро вытеснят современные нейронные сети из воды.
Рассуждения просты:
Системы временной памяти:
1) обладают уникальной способностью обнаруживать и изучать закономерности,
2) невероятно устойчивы к шуму.
Самая большая проблема финансового прогнозирования - это проанализировать огромное количество шума, чтобы выявить значимые закономерности.
На днях у меня была возможность пообщаться с ребятами из Intelletic.
Это интересная финтех-компания, которая использует корковое обучение (сети HTM), чтобы предлагать оповещения о прогнозировании цен для того цифрового разрушителя, который любят и ненавидят инвесторы: Биткойн.
Их цель довольно проста: демократизировать возможности ИИ в торговле криптовалютами и другими финансовыми активами, такими как фьючерсы, валюты и акции. Планируется предложить ~ 800 активов в 7 классах.
Корковый искусственный интеллект также является многообещающим для многих других отраслей, связанных с потоками данных с высоким уровнем шума: автономные транспортные средства, координация роя дронов, здравоохранение, исследования климата, спорт и тому подобное.
Однако она предлагает некоторые уникальные преимущества в нестабильном мире финансов: эта постоянно обучающаяся биологическая модель также позволяет избежать проблемы прозрачности «черного ящика», с которой сталкиваются многие высокопроизводительные системы искусственного интеллекта.
Intelletic дала мне отличное представление о том, как и почему их технология работает, и что делает ее действительно привлекательной разработкой в области биологических вычислений. После многих лет разработки они пришли к многоступенчатой системе, которая учитывает различные входные данные и делает прогнозы в разных параллельных временных рамках.
Предупреждения перед волной
Модель Intelletic HTM не пытается постоянно прогнозировать точную цену через 5 или 10 минут - рынок слишком волатилен.
Думайте об этом как об алгоритме, который постоянно «обнюхивает» рынок и иногда улавливает «запахи», которые вызывают предупреждение.
PPA - это направленные вперед и синхронизированные оповещения, предсказывающие длинные (рост) или короткие (падения) в ближайшем будущем.
Они дают ты:
- хедз-ап: «Ой, приятель, биткойн скоро вырастет или упадет!»
- точный временной интервал или «активный период», в котором он изменится
- несколько доверительных интервалов - вероятности того, что он изменится как минимум на X долларов в какой-то момент в течение активного периода
Важно отметить, что эти доверительные интервалы не являются прогнозами - они представляют собой наблюдения за тем, как на самом деле изменилась цена во время предыдущих предупреждений этого типа.
Существует три варианта длины PPA в зависимости от размера «полосы». Бар - это просто 5, 30 или 60 минут.
PPA предсказывают на 15 баров вперед, поэтому временной интервал выглядит следующим образом: active_period = 15 * bar_size 5-минутное предупреждение заглянет на 75 минут в будущее.
Итак, если ваша дружественная HTM-сеть дает вам 30-минутный лонг с 75% достоверностью 57 долларов, он говорит:
«Во время 75% предыдущих 30-минутных длинных предупреждений биткойн вырос как минимум на 57 долларов в некоторых случаях. точку в течение следующих 7,5 часов ».
На этом графике сфокусируйтесь на реальной цене BTC выше и на PPA (зеленый / красный) ниже. Ось X - это время в обоих случаях.
Посмотрите на серый овал посередине:
Красная полоса - это 30-минутная короткая полоса, предсказывающая падение цены в течение 7,5-часового активного периода.
Более длинная зеленая полоса под овалом - 60 -минутный, прогнозирующий рост цен в течение 15-часового активного периода.
Фактическая цена биткойнов, указанная выше, упала в течение 30-минутного короткого периода, но затем начинает расти. Это иллюстрирует, как PPA работают с изначально волатильным рынком: несколько могут быть активными одновременно, перекрываясь с разными периодами и направлениями.
Перекрытие или противоречие двух PPA одновременно происходит просто потому, что криптовалюты заведомо непостоянны. На изменение цены влияет множество факторов - от президента, написавшего в Твиттере о биткойне, до банкира в Казахстане, продающего портфель на 4 миллиона долларов.
Intelletic избегает непрерывных прогнозов, потому что велика вероятность, что в каждый момент не происходит большой активности.
Вместо этого их доверительные интервалы позволяют умную торговлю на основе стопов, которая преодолевает двусмысленность.
Ваш PPA вполне может сказать : «Я на 75% уверен, что в ближайшее время он вырастет как минимум на X долларов, но на 75% уверен, что после этого он упадет на Y долларов». Вы можете купить немного BTC и установить точку остановки на уровне X долларов для автоматической продажи, что даст вам ›шанс на прибыль 75%.
Эти PPA могут служить мощным инструментом для создания автоматических пороговых значений покупки / продажи или дать вам общее представление о направлении рынка.
Трюфельная охота
Свиньи обладают превосходным обонянием, а трюфели содержат андростенол - гормон, содержащийся в слюне самцов свиней. Вы можете видеть, к чему это идет.
Свиньи-самки исторически использовались для обнаружения и выкапывания ценных трюфелей, спрятанных под землей. Иногда они едят трюфели - возможно, в качестве утешения за то, что не смогли найти потенциального любовника, - но мне сказали, что их (как и модели машинного обучения) можно обучить, чтобы минимизировать потери.
Собак используют еще и потому, что они не едят трюфели, но есть что-то непоколебимо забавное в образе свиного гурмана, предающего своего хозяина в поисках романтики.
Вы одалживаете свинью у своего французского друга, потому что что еще делать? Он говорит вам, что вы можете собрать трюфель, только если вы искренне верите в свинью, хотя, если вы сомневаетесь в попытке найти трюфель, вы столкнетесь с ужасными последствиями.
Однако раньше он говорил и более странные вещи, поэтому вы проводите полчаса, блуждая по лесу, наблюдая, как ваш выпуклый товарищ радостно сопит по земле.
Затем зверь улавливает запах. Он взволнован и трепещет, чтобы начать копать. Помня правило своего друга о том, что свинья верит в свинью, вы спешите за ней, надеясь схватить приз до того, как ваш товарищ сожрет его.
Вы осторожно отодвигаете свинину - свиньи Жан-Гаспара, как известно, быстро едят - и выкопаете небольшой белый трюфель Пьемонта.
Мускусно-чесночный аромат напоминает о том, что нужно накормить свинью кусочками сэндвича, который вы съели на обед. Возможно, в будущем он научится не есть драгоценный гриб в надежде на такие же награды.
Через час свинья улавливает еще один запах, и вы наблюдаете, как он укореняется в почве. Однако невозможно избавиться от ощущения, что трюфеля не найти.
Свинья находит единственную заляпанную грязью кроссовку Джузеппе Занотти. Конечно, случались и более странные вещи. Вы помните предупреждение Гаспара и чувствуете странное облегчение.
Свиньи как модель ИИ
Этот рассказ об обнаружении неуправляемого кода отражает использование ИИ для прогнозирования цен на криптовалюту. Нет, правда.
Как и свинья, которая лишь изредка улавливает запах, PPA не происходит каждые 5 минут. Не всегда случаются большие скачки цен - не под каждым деревом есть трюфель.
Модель HTM улавливает 1 из 6 уникальных «ароматов»: длинные или короткие в течение 1,25, 7,5 или 15 часов активного периода.
Мы можем приравнять «ожидание, пока свинья копнет» с «ожиданием изменения цены».
Если вы действительно верите в свинью, как диктовал Жан-Гаспар, вы покупаете биткойн по длинному PPA и продаете немного монеты по короткому, устанавливая ценовые стопы на уровне, основанном на том, какой риск вы хотите принять - сколько вы '' готовы получить или проиграть.
Точно так же «Биткойн, движущийся в направлении PPA», означает «поиск трюфеля».
Размер трюфеля - это просто то, насколько изменилась цена BTC - ваша маржа или возможность получения прибыли.
Шаги к «иерархии» ИИ
В сетях с иерархической временной памятью интересно то, что они еще не являются действительно« иерархическими ». Мы еще не выяснили, как сложить их в упорядоченный цикл ввода-вывода, как наш мозг соединяет вместе слои неокортекса и периринальной коры.
Многие сети HTM, используемые в настоящее время, такие как пример NuPIC Энергопотребление в спортзале, представляют собой одну сеть HTM, работающую в относительной изоляции.
Поток encoder --> spatial_pooler --> temporal_memory --> output иерархичен так же, как слои стандартной нейронной сети.
Однако модель Intelletic определяется как «многоуровневый триплетный процесс», ядро HTM, которому помогают дополнительные небиологические компоненты. Детали представляют собой проприетарный код, но можно с уверенностью сказать, что есть другие алгоритмы машинного обучения, помогающие с вводом и / или выводом HTM.
Это позволяет им разработать «датчик входного потока», который постоянно анализирует многочисленные потоки данных из различных источников.
Это похоже на имплантацию бионического носа свинье, который позволяет ей нюхать трюфели еще дальше и глубже под землей.
Например, «триггеры» для предупреждения более сложны, чем if price_change / minutes >= X: trigger_alert(). Модель учитывает волатильность и движение самых последних цен, и перед запуском PPA необходимо достичь нескольких пороговых значений.
Аспект «триплета» заключается в том, что HTM на самом деле представляет собой три почти идентичных модели, которые обнюхивают одновременно. Каждый настроен на обработку полос различной продолжительности 5, 30 или 60 минут и смотрит вперед на 1,25, 7,5 или 15 часов.
Это позволяет моделям различать различные типы предупреждений в зависимости от их длины, что является огромным преимуществом на нестабильном рынке, который зависит как от человека, так и от торговых роботов.
Краткосрочные спады могут быть вызваны тем, что банкир распродает весь свой кошелек, а долгосрочные подъемы (включая эти спады) могут быть вызваны трендовым хэштегом, вызывающим интерес и новых покупателей.
Тенденции дискретной длины также могут иметь определенные шаблоны, которые им предшествуют, поэтому трехсторонняя модель отбрасывает более широкую сеть и защищает от неоднозначности.
Что делает ИИ «заслуживающим доверия»?
А теперь самый важный вопрос:
Почему кто-то должен доверять ИИ предсказывать цены?
Короткий ответ заключается в том, что PPA не сообщают вам:
«Я предсказываю, что цена скоро вырастет на X долларов».
Они только говорят:
«Я обнаружил предупреждение. Во время Z% предыдущих предупреждений цена выросла / упала как минимум на X долларов в какой-то момент в следующие Y часов.
Он также изменился на $ M в K% этих предупреждений […] ».
Первый - это прогноз, а PPA - записанное наблюдение - расчет, основанный на том, что на самом деле произошло в прошлом.
Затем вы можете поспорить, что есть 75% -ная вероятность того, что цена (в какой-то момент) изменится на X долларов, и с точкой продажи с автоматическим остановом вы получите прибыль ›75% случаев - соответствует ли модель самой себе и реальности .
Внутренняя согласованность
PPA рассчитывает доверительные интервалы на основе того, что произошло во время прошлых PPA.
Итак, чтобы доверять модели, нам сначала нужно знать, что модель согласуется сама с собой: что новое 5-minute_short оповещение улавливает тот же «запах», что и предыдущее 5-minute_shorts.
Вы, несомненно, почувствуете в этом большую уверенность, если посмотрите это восхитительное руководство по HTM, но для простоты помните, что HTM - это неконтролируемые алгоритмы с непрерывным обучением. Эта модель принимает немаркированные данные по мере их поступления - без пакетирования или переобучения - и классифицирует их либо как ничего, либо как 1 из 6 PPA.
Он учится на каждом прогнозе, укрепляя синапсы между нейронами в клеточных столбцах модели:
Каждый раз, когда он нюхает запах, он становится лучше распознавать этот конкретный запах в будущем.
Я немного предвзят, потому что я абсолютно очарован биологической архитектурой, но я могу с большой уверенностью сказать, что эта модель внутренне непротиворечива благодаря постоянному обучению на данных BTC за ~ 4 года. Если вам интересно узнать почему, обязательно посмотрите эти замечательные обучающие видео.
Дальнейшее доказательство внутренней согласованности закодировано в доверительных интервалах для каждого PPA. Интервалы 75%, 50%, 25% и 10%, предлагаемые в каждом PPA, значительно превышают 0.
Эти цифры только выше 0, потому что каждое оповещение достаточно согласуется с прошлыми оповещениями - в достаточно большой степени они последовательно предсказывать одинаковые направления движения.
Внешняя согласованность
Таким образом, новые PPA модели соответствуют ее прошлым PPA. Но действительно ли они предсказывают реальные изменения в реальной жизни?
Согласуются ли предсказания с реальностью?
Это изящная часть: HTM Intelletic полностью преодолевает эти опасения.
75% -ная достоверность 30 долларов для 5-minute_long не является прогнозом. Это наблюдение:
«в 75% последних 5-минутных_ длин BTC вырос как минимум на 30 долларов в какой-то момент в течение 1,25-часового активного периода».
Таким образом, ваш PPA изначально имеет встроенную внешнюю согласованность - он сообщает вам, какие изменения цен на самом деле произошли в прошлом во время этих предупреждений.
Если вы верите во внутреннюю согласованность модели, значит, у вас уже есть внешняя согласованность, основанная на реальных показателях.
Принятие собственных решений
В конечном итоге Intelletic подчеркивает, что их прогнозы - это не бот, которому можно доверять все ваши решения, а источник информации и понимания текущих течений нестабильного рынка.
Если вы выполните поиск «бот для криптовалюты», вы найдете множество сайтов, которые будут автоматически торговать вашим портфелем за вас на основе проприетарных ценовых сигналов.
Но это модели черного ящика - заумные алгоритмы машинного обучения, которые не могут прозрачно сообщить, что они улавливают и почему.
Честно говоря, свинья тоже не может сказать вам, какие именно химические соединения она нюхает. PPA либо происходят, либо нет, и они не могут точно сказать вам проприетарные триггеры, которые запускают оповещение.
Однако если PPA предлагают прозрачность, так это их доверительные интервалы, основанные на прошлых результатах.
Вы получите предупреждение, цены основаны на наблюдениях:
«вероятность X%, что цена изменится как минимум на $ Y в следующие Z минут».
«Свинья действительно унюхала трюфель?»
Модель уже внешне согласована, потому что BTC изменился на ›$ Y в X% прошлых предупреждений.
«Свинья просто нюхает кроссовки?»
Если вы доверяете внутренней согласованности модели, которую помогают подкрепить вычисления прошлых наблюдений, то вы полагаете, что предупреждение обнаруживает то же самое. «Феномен» / запах трюфеля, который он видел раньше.
———————————————————————
Intelletic собирается запустить относительно скоро по цене, которую могут себе позволить даже такие люди, как я. А пока я буду продолжать бета-тестирование. Прямо сейчас PPA поставляются в аккуратных контейнерах JSON, поэтому я собираю сценарий Python, чтобы передать их в Tableau / какое-то стандартное программное обеспечение для торговли.
Лично меня очень радует будущее алгоритмов глубокого обучения, применимых к миру в целом.
Большинство данных не помечены, и мы, как правило, заботимся о проблемах, связанных с паттернами и шумом, с которыми HTM справляется исключительно хорошо благодаря своей биологически обоснованной архитектуре. «Имитируйте форму, чтобы получить функцию», так сказать.
И помните, вопрос не в том, «узурпирует ли машинное обучение полностью роль биржевых трейдеров», а в том, «когда» и «как».
«Почему», конечно же, заключается в том, что алгоритмы не требуют оплаты.
